Solidarität statt Panik: mit Computermodellen gegen COVID19

Presseaussendung der TU Wien vom 11.03.2020

COVID-19 breitet sich weiter aus, die Lage in Italien ist kritisch. Die TU Wien und ihre Forschungspartner berechnen mit Computermodellen, welche Strategien nun nötig sind.

Große Teile Italiens stehen unter Quarantäne. Über hundert COVID19-Todesopfer wurden am Sonntag (8.3.) in Italien gezählt. Dass die Lage so dramatisch ist, liegt nicht nur an der hohen Zahl der Infizierten, sondern wohl auch daran, dass das Gesundheitssystem überfordert ist: Wenn Plätze auf der Intensivstation fehlen oder zu wenige Beatmungsgeräte zur Verfügung stehen, dann sterben auch Menschen, die eigentlich geheilt werden könnten.

An der TU Wien wird seit über zehn Jahren an Computermodellen geforscht, mit denen man nun das Gesundheitssystem bei der Planung von Maßnahmen unterstützt. Im Rahmen der als FFG COMET-Projekt gestarteten Forschungsplattform „DEXHELPP“ arbeiteten die TU Wien, das Modellierungs- und Simulations-Unternehmen dwh (ein Spin-off der TU Wien) und mehrere weitere Partnerorganisationen aus dem IT- und Gesundheitsbereich zusammen, um Simulationen über die Ausbreitung von Erkrankungen zu entwickeln. Daher steht nun auch ein verlässliches, gut validiertes, Österreich-spezifisches Computermodell zur Verfügung, mit dem man unterschiedliche Strategien auf ihre Wirksamkeit testen kann.

Grund zur Panik besteht nicht, betont das Forschungsteam. Österreichs Gesundheitssystem ist resilienter als das Gesundheitssystem in Italien. Trotzdem ist Vorsicht geboten: Die Computermodelle zeigen klar, dass die empfohlenen Schutzmaßnahmen die Anzahl der COVID19-Todesfälle deutlich reduzieren können.

Ziel: Flacher Anstieg, niedrige Spitze

„Wie viele Menschen an COVID19 erkranken werden, ist nicht vorauszusagen“, sagt Dr. Niki Popper (Institut für Information Systems Engineering, TU Wien). „Wichtig ist aber, den Verlauf der Epidemie zu verlangsamen, damit nicht zu viele Menschen gleichzeitig intensive Betreuung brauchen. Das Ziel ist ein möglichst flacher Verlauf mit einem möglichst niedrigen Spitzenwert, bevor die Zahlen dann wieder zurückgehen. Bei einer milderen Epidemie, die länger dauert, sterben meist deutlich weniger Menschen als bei einem heftigen Ausbruch, der rascher wieder vorbei ist.“

Genau deshalb ist es wichtig, auf Hygiene zu achten und auf unnötige Kontakte zu verzichten, besonders wenn man zur Risikogruppe gehört. „Schon mit sehr einfachen Rechenmodellen können wir zeigen: Wenn man die Anzahl der Kontakte nur um 25 % reduziert, sinkt die Höhe des Peaks auf 58 % ab, würde man sie um 50 % reduzieren sinkt der Peak auf unter 30 %“, berichtet Martin Bicher, der das Modell mit aufgebaut hat.

Allerdings ist Kontakt nicht gleich Kontakt: Das Computermodell kann auch für unterschiedliche Menschen unterschiedliche Kontaktnetzwerke berechnen. Wenn man etwa Hochrisikopatient_innen und Einsatzkräfte besonders gut schützt, nützt das besonders viel. Die aktuellen Simulationsergebnisse zeigen, dass sich der Peak der Krankheit dadurch sogar noch stärker reduzieren lässt.

Gerade Menschen, die Kontakt zu Hochrisikopersonen haben, etwa pflegende Angehörige, sollten so weit wie möglich aus dem System genommen werden und auf risikoreiche Kontakte verzichten. Inwieweit Veranstaltungen abgesagt werden, ist momentan noch schwer zu sagen. „Daran rechnen wir derzeit, Ergebnisse erwarten wir im Lauf der Woche. Risikopersonen sollten Großveranstaltungen eher meiden“, sagt Niki Popper.

Solidarität rettet Leben

„Was wir jetzt in erster Linie brauchen ist Solidarität, sowohl regional als auch zwischen verschiedenen Ländern“, betont Niki Popper. „Egoismus bringt niemandem etwas. Wir hören von Krankenhäusern, in denen Mundschutzmasken gestohlen werden. Genau das ist das Verhalten, das Menschenleben gefährdet.“

Die Computermodelle, mit denen nun verschiedene COVID19-Ausbreitungsszenarien berechnet werden, sind agentenbasiert – in der Simulation werden also einzelne virtuelle Personen abgebildet, die sich nach bestimmten Mustern verhalten und Kontakte haben. Dazu werden Daten der Statistik Austria verwendet. Regionale Bevölkerungsdaten aus ganz Österreich fließen in die Simulation ein. Topographische Faktoren (wie etwa die Seehöhe) spielen eine Rolle, die von Region zu Region unterschiedliche Mobilität wird im Modell ebenso berücksichtigt. Wichtig ist auch, die Gesundheitsinfrastruktur korrekt abzubilden: Wo gibt es welche Krankenhauskapazitäten? Wie viele Quarantäne-Betten können wo zur Verfügung gestellt werden?

Zusätzlich wird das Modell laufend mit neuen Erkenntnissen über COVID-19 gefüttert: Von Tag zu Tag lassen sich Parameter wie Ansteckungswahrscheinlichkeit oder Inkubationszeit besser einschätzen. „Wenn das medizinische Wissen zuverlässiger wird, werden damit auch unsere Prognosen aussagekräftiger“, sagt Niki Popper. „Es ist wie Fahren auf Sicht auf einer nebeligen Straße: Mit unseren Modellen können wir ein Stück in die Zukunft sehen und verstehen welche Maßnahmen welche Auswirkungen haben würden – aber natürlich nicht beliebig weit.“

Das soll bei schwierigen politischen Entscheidungen helfen, zum Beispiel wenn entschieden werden muss, welche Veranstaltungen abgesagt werden sollen oder welche Schulen geschlossen werden sollen. „Man muss immer eine vernünftige Balance finden zwischen dem Nutzen, den man generiert, und den Nachteilen, die das mit sich bringt“, sagt Popper. „Und genau dabei helfen unsere Simulationsmodelle.“ (Florian Aigner)

Externer Link: www.tuwien.ac.at

Sichere Vernetzung von Datenbanken: IT-Startup entwickelt neuartige Software auf Blockchain-Basis

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 02.03.2020

Wenn Arztpraxen Patientendaten austauschen wollen oder Firmen mit vielen Zulieferbetrieben zusammenarbeiten, stehen sie vor der gleichen Herausforderung: Wie können Datensätze aus unterschiedlichen Datenbanken schnell und sicher gemeinsam verarbeitet werden? Informatiker der Universität des Saarlandes haben dafür jetzt eine Software entwickelt, mit der Managementsysteme für Datenbanken vernetzt und von mehreren Unternehmen parallel und dennoch fälschungssicher bearbeitet werden können.

Um diese Software namens „ChainifyDB“ zur Marktreife zu bringen, unterstützt das Bundesministerium für Bildung und Forschung das in Gründung befindliche Startup der Saarbrücker Forscher mit 840.000 Euro.

„Unsere Software gleicht einer Schlüsselloch-OP. Durch einen kaum bemerkbaren Eingriff erweitern wir bereits vorhandene Datenbank-Infrastrukturen um Sicherheitsfunktionen auf Blockchain-Basis. Unsere Software integriert sich nahtlos in die verbreitetsten Managementsysteme für Datenbanken, wodurch wir die Einstiegshürde für sichere digitale Transaktionen drastisch senken“, erklärt Jens Dittrich, Informatik-Professor an der Universität des Saarlandes. Das System bietet vielfältige Mechanismen für einen vertrauensvollen Datenaustausch zwischen mehreren Parteien. Wie es genau funktioniert, zeigt folgendes Beispiel:

Angenommen, einige Ärzte behandeln denselben Patienten und wollen dessen Patientenakte gemeinsam pflegen. Dafür müssten die Ärzte die Software der Saarbrücker Forscher auf ihren bereits vorhandenen Datenbank-Management-Systemen installieren. Nun könnten sie gemeinsam ein Daten-Netzwerk erstellen. In diesem Netzwerk setzen die Ärzte eine zusammenhängende Tabelle auf, in der sie die Patientenakte des gemeinsamen Patienten einpflegen. „Ändert ein Arzt etwas an seiner Tabelle, wirkt sich dies auf alle anderen Tabellen im Netzwerk aus. Nachträgliche Änderungen an älteren Tabellenzuständen sind nur dann möglich, wenn alle Ärzte im Netzwerk zustimmen“, erläutert Jens Dittrich. Eine weitere Besonderheit: Wird an der Tabelle etwas ergänzt, steht nicht die Änderung im Vordergrund, sondern ihr Ergebnis. Ist das Ergebnis auf allen Tabellen im Netzwerk identisch, kann der Vorgang übernommen werden. Falls nicht, beginnt der Abstimmungsprozess erneut. „Dadurch ist das System fälschungssicher und alle Netzwerkteilnehmer bleiben garantiert immer auf demselben Stand. Zudem sind nur die freigegebenen Daten auf den verknüpften Tabellen für andere Netzwerkteilnehmer sichtbar, alle anderen Inhalte der heimischen Datenbank bleiben privat“, betont Dr. Felix Martin Schuhknecht, Principal Investigator des Projektes. Er forscht zusammen mit Ankur Sharma in der Big Data Analytics Group der Saar-Uni an der Software.

Besonders für sicherheitskritische Situationen wie Hacker-Angriffe oder wenn Geschäftspartner einander nicht vollkommen vertrauen können, bietet die neuartige Software Vorteile. Bösartige Teilnehmer können aus einem Netzwerk ausgeschlossen werden, ohne dessen Funktion zu beeinträchtigen. Soll ein ehemaliger Teilnehmer wieder aufgenommen werden, müssen sich die übrigen Netzwerk-Teilnehmer dazu nur auf einen „korrekten“ Tabellenzustand einigen. Der zuvor suspendierte Partner kann dann auf diesen Stand gesetzt werden. „Diese Funktion bietet nach unserer Kenntnis bisher keine vergleichbare Software an“, ergänzt Dittrich.

„ChainifyDB“ ist ein Projekt der Universität des Saarlandes, angesiedelt am Saarland Informatics Campus. Finanziert wird es aus Mitteln der „StartUpSecure“-Initiative innerhalb des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, die Ideen von Startups der IT-Sicherheit schnell in die Anwendung bringen will. Unterstützt wurden die Saarbrücker Forscher durch den Gründungsinkubator des Cispa – Helmholtz-Zentrums für Informationssicherheit. Das Projekt schafft acht wissenschaftliche Arbeitsplätze.

Externer Link: www.uni-saarland.de

technologiewerte.de – MOOCblick März 2020

Spannende Themen, herausragende Dozenten und flexible Lernmöglichkeiten tragen zum wachsenden Erfolg der Massively Open Online Courses (MOOCs) bei – offene, internetgestützte Kurse mit einer Vielzahl an Teilnehmern rund um den Globus.

Folgender Kurs – zu finden auf der MOOC-Plattform edX – sollte einen Blick wert sein:

Compilers
Alex Aiken (Stanford University)
Start: 16.03.2020 / Arbeitsaufwand: 50-100 Stunden

Externer Link: www.edx.org

Besser hören – nicht nur auf Partys

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.03.2020

Den meisten Menschen fällt es nicht leicht, sich in einer belebten Umgebung auf eine spezifische Stimme zu konzentrieren. Besonders schwierig ist dies für Schwerhörige. Ein neuartiges Konzept für Hörhilfen, entwickelt unter Beteiligung von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern, soll künftig die Sprachverständlichkeit in komplexen Situationen verbessern und es erleichtern, einem einzelnen Sprecher zu folgen.

Etwa 15 Millionen Deutsche sind laut Schätzungen des Deutschen Schwerhörigenbunds e.V. schwerhörig. Betroffene können Gespräche, vor allem in lauten Umgebungen, nur schlecht verstehen. Besonders in Unterhaltungen mit mehreren Personen fällt es ihnen schwer, einzelne Stimmen herauszuhören. Ihnen gelingt es nicht, sich auf einen Sprecher zu konzentrieren und störende Signale auszublenden – Experten bezeichnen dieses Manko als Cocktailparty-Effekt.

Derzeitig verfügbare Hörgeräte sind nicht in der Lage, eine Schnittstelle zwischen Ohr und Gehirn herzustellen und Schwerhörige beim selektiven Hören zu unterstützen. »Beim normal Hörenden funktioniert die Verbindung zwischen Gehirn und Ohr. Der Zuhörer weiß daher, auf welche Richtung er sich konzentrieren muss. Bei Schwerhörigen ist diese Fähigkeit stark beeinträchtigt. Auch Highend-Hörhilfen können noch nicht die Quelle hervorheben, die der Nutzer gerade hören will, besonders wenn zwei Personen gerade gleichzeitig sprechen«, erläutert Dr. Axel Winneke, Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologien IDMT in Oldenburg. »Daher benötigt man die entsprechende Information aus dem Gehirn. Über die Hirnaktivität kann man erkennen, wem der Schwerhörige zuhört. Das lässt sich per Elektroenzephalografie (EEG) messen«. Die EEG-Analyse wird im Projekt mEEGaHStim federführend vom Fraunhofer IDMT-HSA und der Universität Oldenburg durchgeführt. Hier entwickeln der Wissenschaftler und sein Team gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung ein System, das die Sprachverständlichkeit in komplexen Situationen für Hörgeschädigte verbessert. Eine Kombination aus EEG, Audiosignalverarbeitung und Elektrostimulation der Hörareale soll dies leisten. Der Trick: Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle misst mittels EEG die Aktivität des Gehirns. Anhand der Daten lässt sich feststellen, in welche Richtung bzw. auf welche Sprachquelle der Hörgeschädigte seine Aufmerksamkeit richtet. Diese Information wird an das Hörgerät weitergeleitet, das dann ein Richtmikrofon – den sogenannten Beamformer – entsprechend ausrichtet. Der Beamformer verstärkt das vom Hörer bevorzugte Audiosignal und blendet die unerwünschten Geräuschquellen, z.B. andere Sprecher, aus. Eine dritte Komponente, die transkraniale Elektrostimulation (tES), soll dann mit diesem Sprachsignal die Hörareale elektrisch stimulieren. Mit dieser Methode der Neurowissenschaft beeinflussen die Forschenden die Aktivität des Hörzentrums beziehungsweise des auditiven Kortex‘ mit sehr kleinen Strömen gezielt, um so zusätzlich die Sprachverständlichkeit zu optimieren. Die erforderliche Hardware und Methodik zur Stimulation entwickelt im Projekt der Partner neuroConn GmbH gemeinsam mit der Universität Oldenburg.

Hearable der Zukunft

Im Projekt wurde bereits in Designstudien visualisiert, wie die neue Hörhilfe aussehen könnte. Aufbau und Konzept orientieren sich an der Interaktion mit dem Gerät. Das Design hat dabei den Anspruch, die Hörhilfe als positiven Zugewinn für den Träger zu inszenieren, entgegen einer immer noch weit verbreiteten Stigmatisierung. Künftig könnten die im Vorhaben entwickelten Komponenten inklusive Sensorik in einen tragbaren Bügel integriert werden. Denkbar ist es auch, verfügbare Hörgeräte durch die neuen Module zu ergänzen und mit einem EEG-Sensor auszustatten. »Unser aktueller Prototyp liegt noch nicht in Form einer tragbaren Hörhilfe vor, er muss noch deutlich miniaturisiert werden«, so Winneke. In ersten Probandentests mit normal Hörenden hat das Prinzip der EEG-basierten Hörunterstützung bereits gut funktioniert. Studien mit Schwerhörigen sind in Planung.

Mobile Neurotechnologie

Die am Ohr getragene EEG-Messung eignet sich auch für andere Anwendungsszenarien, beispielsweise um die Höranstrengung von Mitarbeitern am Arbeitsplatz zu erfassen. Die Technologie lässt sich zudem im medizinischen Umfeld einsetzen, insbesondere in der Neurologie, um neurologische Erkrankungen wie Epilepsie zu überwachen. »Denkbar ist es etwa, Patienten mithilfe von tragbarer EEG-Sensorik auch außerhalb der Klinik beobachten zu können. Im Projekt mEEGaHStim messen wir die Gehirnaktivität, um ein Hörgerät anzusteuern, aber man kann die Hirnströme natürlich ebenfalls bei neurologischen Störungen analysieren«, sagt Winneke. Der Forscher ist Mitarbeiter der Gruppe »Mobile Neurotechnologien« am Fraunhofer IDMT am Standort in Oldenburg. Diese arbeitet daran, Multi-Sensor-Plattformen zur Elektroenzephalografie (EEG) in konkreten Anwendungsszenarien verfügbar zu machen – beispielsweise in Gesundheitsanwendungen oder am sicherheitskritischen Arbeitsplatz, um die Analyse von Hirnaktivitäten alltagstauglich zu machen.

Externer Link: www.fraunhofer.de